基于深度学习的医学图像配准研究综述

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摘要：图像配准是指寻找两幅或多幅图像之间的空间变换关系，将一幅图像映射到另一幅图像，使得图像间对应于空间同一位置的点相互对齐，它是进行图像融合的关键步骤。在医学图像分析领域，医学图像配准在疾病诊断、放射治疗、手术导航等方面具有广泛应用。因此，如何进行高效、精准的图像配准成为研究热点。传统配准方法受限于速度慢、计算复杂度高且对多模态图像配准适用性差的问题，难以满足现代医疗影像分析对高效、精确和鲁棒性的需求。（剩余6879字）

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